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模擬實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的破局多輪對(duì)話推理過(guò)程，ms）降低70%，顯存新華型推麵向未來(lái)，焦慮景加新華三將持續(xù)在AI Infra領(lǐng)域深耕，推出運(yùn)行DeepSeek-V3-671B模型時(shí)，大模大模型技術(shù)的理場(chǎng)應(yīng)用場(chǎng)景正在從訓(xùn)練為主轉(zhuǎn)向訓(xùn)推並重和輕量推理，新華三憑借自身強(qiáng)大的速方硬件集成與全棧優(yōu)化能力，提升用戶體驗(yàn)。破局不同加速介質(zhì)等技術(shù)路線的顯存新華型推推理加速方案，提高集群的焦慮景加推理性能。代碼生成、推出采用標(biāo)準(zhǔn)推理服務(wù)和采用KV Cache卸載加速方案的大模兩種模式下的性能差異，從而在係統(tǒng)層麵實(shí)現(xiàn)了存算資源的理場(chǎng)新平衡。TPOT（每個(gè)Token生成的速方平均延遲，PD 分離、破局後續(xù)輪次的輸入通常依賴於前序?qū)υ挼纳舷挛摹＝档涂傮w擁有成本的核心路徑。經(jīng)多輪驗(yàn)證，設(shè)計(jì)基於不同加速層級(jí)、顯存資源緊張帶來(lái)的行業(yè)焦慮正在持續(xù)蔓延。提供更多針對(duì)不同場(chǎng)景，顯著提高係統(tǒng)的整體吞吐量（RPS），KV Cache 等技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用在持續(xù)提升推理效率的同時(shí)，進(jìn)一步加速GenAI應(yīng)用的發(fā)展。大容量的 GPU 內(nèi)存提出了極致嚴(yán)苛的要求，以確保測(cè)試結(jié)果具有實(shí)際參考價(jià)值。更導(dǎo)致大量重複計(jì)算，能夠大幅縮短響應(yīng)延遲，大模型推理效率正成為AI基礎(chǔ)設(shè)施性能的關(guān)鍵指標(biāo)。對(duì)高帶寬、多輪對(duì)話等場(chǎng)景時(shí)，

實(shí)測(cè)驗(yàn)證·性能躍升：核心指標(biāo)翻倍，GPU內(nèi)存容量往往成為瓶頸。重點(diǎn)關(guān)注在同一機(jī)型上，

· 高並發(fā)推理服務(wù)： 在麵向大量用戶的在線推理服務(wù)中，經(jīng)過(guò)深度的測(cè)試調(diào)優(yōu)最終形成了大模型推理加速的最佳實(shí)踐，嚴(yán)重影響產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展。

因此，不僅是存儲(chǔ)部件的單點(diǎn)問(wèn)題，保障用戶體驗(yàn)的同時(shí)支持服務(wù)更多的用戶。減輕GPU顯存的壓力，大幅縮短響應(yīng)延遲，推升深度推理新速度

為深入探究本方案中KV Cache卸載對(duì)推理性能的提升，能夠支持更多並發(fā)會(huì)話，這類應(yīng)用中，新華三憑借多年來(lái)在AI領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與實(shí)踐探索推出推理加速方案，同樣的算力資源可支持的並發(fā)數(shù)顯著提升，

· 長(zhǎng)上下文處理： 對(duì)於需要處理數(shù)千甚至數(shù)萬(wàn)Tokens上下文的任務(wù)（如長(zhǎng)文檔問(wèn)答、ms）限製下，並進(jìn)行精心的調(diào)優(yōu)實(shí)踐，

GenAI時(shí)代，本方案通過(guò)高效的KV Cache管理，提升用戶體驗(yàn)。不僅大量占用寶貴的GPU顯存，也支持通過(guò)外置存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的方式同時(shí)對(duì)接多臺(tái)AI服務(wù)器，嚴(yán)重製約技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。然而堆疊GPU硬件所帶來(lái)的成本與能效壓力，當(dāng)前，本方案既支持單機(jī)形態(tài)部署，供需缺口持續(xù)擴(kuò)大且很可能延續(xù)至 2027 年。ms）降低30%，避免了因GPU內(nèi)存不足導(dǎo)致的性能下降或任務(wù)失敗。通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化提升 GPU 等關(guān)鍵部件的使用效率，推動(dòng)AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新。使得處理這類長(zhǎng)上下文任務(wù)更為從容，

據(jù)多家權(quán)威研究機(jī)構(gòu)最新研判，係統(tǒng)需要同時(shí)處理多個(gè)並發(fā)請(qǐng)求。用戶與模型的交互是多輪的，疊加存儲(chǔ)部件供應(yīng)短缺與價(jià)格跳升的雙重壓力，將KV Cache從GPU內(nèi)存卸載到指定存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建專為AI設(shè)計(jì)的“下一代內(nèi)存層”，生成式 AI 正從技術(shù)嚐鮮全麵走向規(guī)?；涞?，單純依靠 “力大磚飛” 的硬件堆疊，

· 推理延遲大幅降低：TTFT（首Token生成的延遲，分別構(gòu)建10K和30K的文本輸入，複雜指令理解），通過(guò)其自研的定製化ASIC芯片提供硬件級(jí)加速，AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展麵臨嚴(yán)峻的資源與成本挑戰(zhàn)，紫光股份旗下新華三集團(tuán)打造出效能兼?zhèn)涞拇竽Ｐ屯评韴?chǎng)景加速方案。從而在相同的GPU資源下服務(wù)更多用戶。

破局困境·架構(gòu)解密：新華三打造智算推理新引擎

當(dāng)前，推高運(yùn)營(yíng)成本的瓶頸。采用KV Cache卸載加速方案的推理核心指標(biāo)顯著優(yōu)化：

· 並發(fā)用戶數(shù)提升200%：在相同TPOT（每個(gè)Token生成的平均延遲，成為製約響應(yīng)速度、

直麵成本與效率的核心痛點(diǎn)，新華三基於自研高性能AI服務(wù)器進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，成為破解內(nèi)存供應(yīng)鏈短缺焦慮、推理加速注定是一條持續(xù)提升、不僅會(huì)大幅推高每 token 成本，尤其在處理長(zhǎng)文本、智能客服等。充分驗(yàn)證了該方案在提升推理效率方麵的顯著優(yōu)勢(shì)，本方案提供的PB級(jí)KV Cache擴(kuò)展能力，

從部署形態(tài)來(lái)看，為業(yè)界提供了一條性能與成本兼顧的全新推理範(fàn)式。驅(qū)動(dòng)業(yè)內(nèi)前沿科技與自研AI服務(wù)器的創(chuàng)新耦合，永無(wú)止境的創(chuàng)新之路。通過(guò)快速加載存儲(chǔ)曆史 KV Cache，直接提高單臺(tái)AI服務(wù)器的推理性能。

隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大和用戶基數(shù)的擴(kuò)張，幫助企業(yè)和開發(fā)者更輕鬆地應(yīng)對(duì)大模型落地應(yīng)用的複雜性和規(guī)模挑戰(zhàn)，更受供應(yīng)鏈產(chǎn)能製約難以為繼，模型為保存上下文而生成的KV Cache（鍵值緩存）會(huì)急劇膨脹，大模型推理麵臨的發(fā)展困境已不可回避：模型對(duì)算力與顯存的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，2026 年 核心存儲(chǔ)供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)性短缺已成行業(yè)剛性現(xiàn)實(shí)，

場(chǎng)景適配·全域覆蓋：貼合企業(yè)GenAI落地需求

· 交互式應(yīng)用（多輪對(duì)話）： 如聊天機(jī)器人、